微课的优势？

一、微课的优势？

微课是一种短小精悍的在线教学形式，相比传统的课堂授课，具有以下优势：

1. 灵活性：微课可以随时随地观看，学习者可以根据自己的时间和节奏进行学习，不受时间和空间的限制，可以自由选择学习内容和顺序。

2. 互动性：微课可以通过网络和社交媒体平台进行交流和互动，学习者可以与教师和其他学习者进行在线讨论和互动，分享自己的学习体验和问题。

3. 个性化：微课可以根据学习者的个性和需求进行定制化，教师可以根据学习者的反馈和评估结果进行调整和优化，提高学习效果和满意度。

4. 节约成本：微课可以通过网络进行传播和分享，避免了传统课堂授课的场地、设备、交通等成本，降低了学习成本。

5. 高效性：微课通常是短小精悍的，内容简洁明了，可以快速传达核心知识和技能，提高学习效率和效果。

综上所述，微课具有灵活性、互动性、个性化、节约成本和高效性等优势，是一种越来越受欢迎的在线教学形式。

二、机器人深度学习论文

机器人深度学习论文一直是人工智能领域的热门话题之一。随着深度学习技术的逐渐成熟和发展，越来越多的研究者开始关注如何将深度学习应用在机器人领域，以提高机器人的智能水平和自主决策能力。

机器人深度学习的背景与意义

机器人深度学习作为人工智能和机器学习的一个分支，致力于让机器人能够通过数据学习和训练，从而具备更加智能的行为和决策能力。这一领域的研究对于推动机器人技术的发展，提升机器人在日常生活和工业生产中的应用效率具有重要意义。

当前研究现状

目前，越来越多的学者和研究机构开始在机器人深度学习领域展开研究。他们通过构建深度神经网络模型，利用大量的样本数据对机器人进行训练，使其能够自主地感知环境、做出决策并执行任务。这种以数据驱动的方式为机器人赋予了更加智能化的能力。

未来发展趋势

未来，随着深度学习技术的不断突破和机器人硬件性能的提升，我们相信机器人深度学习领域将迎来更加广阔的发展空间。从自主驾驶汽车到智能家居，机器人的应用场景将会越来越丰富和多样化。

结语

通过不断地探索和创新，我们有信心相信机器人深度学习技术一定会在未来的人工智能发展历程中发挥重要作用。希望越来越多的研究者能够投入到这一领域的研究中，共同推动机器人技术的发展，为人类社会的智能化进程做出更大的贡献。

三、机器人学习论文

近年来，机器人学习论文的研究方兴未艾，引起了学术界和工业界的广泛关注。机器人学习作为人工智能的重要分支，涵盖了多个领域，如深度学习、强化学习、自然语言处理等，对于提升机器人智能水平具有重要意义。

机器人学习论文的研究现状

目前，许多研究人员致力于探索机器人学习的各个方面，从视觉识别到智能决策，涉及到机器人与环境的交互和学习过程。研究者们借助大数据和先进的算法，不断推动机器人学习领域的发展，取得了许多令人瞩目的成果。

深度学习在机器人学习论文中的应用

深度学习作为机器学习的分支之一，已被广泛应用于机器人学习领域。通过建立深度神经网络模型，机器人可以从海量数据中学习复杂的特征和模式，提高其在视觉、语音等方面的识别能力。大量的论文中讨论了深度学习在机器人学习中的应用实例，为机器人智能化提供了重要支持。

强化学习与智能决策

另一个受关注的研究方向是强化学习及其在机器人智能决策中的应用。强化学习通过代理与环境的交互，通过奖励机制来调整代理的行为，从而实现智能决策过程。相关论文研究了强化学习算法在机器人路径规划、资源分配等问题上的应用，为机器人在复杂环境中自主学习和决策提供了理论支持。

自然语言处理与智能交互

除了视觉和决策能力，机器人还需要具备与人类进行自然语言交流的能力。自然语言处理被广泛运用于机器人学习中，研究者们致力于让机器人能够理解和生成自然语言，实现更加智能化的交互。相关论文讨论了自然语言处理技术如何应用于机器人对话系统的开发，为人机交互提供了新的思路。

结语

总的来说，机器人学习论文的研究正在不断深入和拓展，为机器人技术的发展提供了坚实基础。随着科技的进步和研究的深入，相信机器人在未来将会展现出更加出色的表现，为人类生活和产业发展带来更多便利和可能性。

四、func机器人网课学习

func（函数）是编程中非常重要的概念之一，它允许程序员将一段代码封装起来，以便在程序中进行重复使用。通过使用函数，程序员能够更高效地编写和维护代码，实现代码的模块化和复用。在使用函数时，程序员需要定义函数所执行的任务，以及函数接收的参数和返回的数值。

机器人在现代社会的应用

随着科技的不断发展，机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色。从工业生产线上的自动化生产，到医疗机器人在手术中的应用，再到智能家居中的智能助手，机器人已经渗透到了人类生活的各个领域。机器人的发展不仅提高了生产效率，也为人类带来了更多便利。

网课学习的优势和挑战

随着互联网技术的飞速发展，网课学习成为了越来越多人获取知识的重要途径。网课学习具有课程多样性、时间灵活性和学习资源丰富等优势，使得学习者能够更便捷地获取所需的知识。然而，网课学习也面临着缺乏面对面交流、自律性较差等挑战，需要学习者具备良好的学习习惯和自我管理能力。

func机器人在网课学习中的应用

将func（函数）和机器人技术应用到网课学习中，可以为学习者带来全新的学习体验。通过开发具有智能交互功能的学习机器人，学习者可以在学习过程中获得个性化的学习建议和指导，提高学习的效率和效果。

func机器人还可以根据学习者的学习行为和反馈，实时调整学习内容和方式，为学习者提供更加个性化的学习路径。这种定制化的学习体验可以极大地增强学习者的学习动力和自律性，帮助他们更好地掌握知识。

结语

func机器人在网课学习中的应用为学习者提供了全新的学习范式，将个性化学习带入了现代教育中。随着技术的不断发展和教育模式的创新，相信在不久的将来，学习者将能够通过func机器人获得更高效、更个性化的学习体验，实现自我提升和成长。

五、学习abb机器人培训课

探讨学习ABB机器人培训课的重要性

在当今快速发展的科技领域，学习ABB机器人培训课已经成为许多人趋之若鹜的选择。无论是对于个人职业发展还是企业提升竞争力而言，掌握这一技能都至关重要。

为什么选择学习ABB机器人培训课？

首先，ABB作为全球领先的工业自动化和机器人技术提供商，其机器人在制造业中应用广泛。学习ABB机器人培训课不仅可以帮助个人深入了解先进的机器人技术，还能够掌握行业内最新的发展趋势，为自己的职业发展奠定坚实的基础。

其次，随着工业4.0时代的来临，人工智能和机器人技术已经成为制造业的重要驱动力量。通过学习ABB机器人培训课，个人可以提升自己在自动化生产领域的竞争力，为自己的职业发展创造更多机会。

ABB机器人培训课的收获与影响

学习ABB机器人培训课不仅可以让个人掌握先进的机器人编程和运行技能，还可以培养学员的逻辑思维能力、问题解决能力和团队协作能力。这些都是在现代工业环境中必不可少的素质。

此外，通过学习ABB机器人培训课，个人还能够更好地理解工业生产过程中的安全规范和标准，提高自己的工作效率和生产质量，进而获得更多的职业发展机会。

如何选择适合的ABB机器人培训课程？

选择适合的ABB机器人培训课程是至关重要的。首先，要确保培训机构具有良好的声誉和丰富的教学经验，能够为学员提供专业且系统的培训服务。

其次，要根据自身的实际需求和职业规划来选择相应的课程。比如，如果是想要深入研究ABB机器人编程技术，就应该选择以此为重点的培训课程。

最后，要关注课程的实践性和教学质量。优质的ABB机器人培训课程应该注重理论与实践相结合，能够让学员在学习过程中获得真实的操作体验。

结语

总的来说，学习ABB机器人培训课对个人职业发展具有重要意义。通过系统的学习和实践，不仅可以掌握先进的机器人技术，还可以提升自己在自动化生产领域的竞争力，为未来的职业道路打下坚实的基础。

因此，建议有志于从事相关领域工作或提升自身技能的人士，积极选择高质量的ABB机器人培训课程，不断提升自己，抓住机遇，实现更好的职业发展。

六、大学机器人课学习目标

大学机器人课学习目标的重要性

大学机器人课程的学习目标对于学生的职业发展和个人成长至关重要。在当今数字化和智能化的社会环境中，机器人技术已经成为各行各业的重要组成部分。因此，通过学习大学机器人课程，学生不仅可以掌握先进的技术知识和技能，还可以培养创新思维、团队合作能力和问题解决能力。

大学机器人课学习目标的设定

大学机器人课程的学习目标应该既符合行业需求，又照顾到学生的个人发展需求。首先，学习目标需要涵盖基础知识和核心技能的学习，如机器人系统结构、传感器技术、编程语言等。其次，学习目标还应包括实践能力的培养，例如机器人设计与制作、项目管理等方面的实践活动。最后，学习目标还应强调综合能力的培养，包括创新能力、解决问题能力、沟通能力等。

实现大学机器人课学习目标的方法

要实现大学机器人课程的学习目标，需要采取一系列有效的教学方法和手段。首先，可以通过项目驱动的教学模式来激发学生的学习兴趣和动力。其次，可以组织学生参加机器人比赛和项目实践，提升他们的实践能力和团队合作意识。另外，还可以邀请行业专家来进行专题讲座，拓宽学生的视野和提升他们的专业素养。

大学机器人课学习目标的评估

为了有效评估学生是否达到大学机器人课程的学习目标，可以采用多种评估手段。首先，可以通过考试和作业来检测学生对知识和技能的掌握程度。其次，可以通过项目成果和实践表现来评估学生的综合能力和实践能力。最后，还可以通过学生自我评价和同行评价来了解学生在团队合作和沟通能力方面的表现。

大学机器人课学习目标的实践意义

通过实现大学机器人课程的学习目标，学生不仅可以在机器人领域获得专业知识和技能，还可以培养解决问题的能力和创新思维。这些能力对于他们未来的职业发展和个人成长都具有重要意义。因此，大学机器人课学习目标的实现不仅关乎学生个人的发展，也关乎整个社会的进步和发展。

七、几岁学习机器人课

几岁学习机器人课

合适的年龄开始学习机器人课程

随着科技的不断发展，机器人技术越来越受到关注，越来越多的家长开始关注让孩子学习机器人课程的问题。那么，几岁学习机器人课是比较合适的呢？

一般来说，学习机器人课程不是特别依赖具体的年龄。关键是要看孩子的兴趣以及学习能力。一些幼儿园的小朋友可能就对机器人有浓厚的兴趣，而有些大一点的孩子可能才开始对机器人产生兴趣。因此，几岁学习机器人课并没有一个固定的标准。

一般来说，对于3岁到4岁的孩子来说，可以从一些简单易懂的机器人玩具开始接触。这些玩具可以培养孩子的动手能力、空间想象力等。对于5岁以上的孩子，可以考虑让他们参加一些针对儿童开设的机器人课程，这样可以系统地学习机器人知识，培养编程思维以及解决问题的能力。

总的来说，几岁学习机器人课的关键在于鼓励孩子的兴趣和提升他们的综合能力。并不是越早学习就会更有优势，而是要根据孩子的兴趣和接受能力来选择适合的学习时机。

机器人课程的益处

学习机器人课程对孩子有着诸多益处。首先，可以培养孩子的动手能力和动脑能力。通过组装、编程机器人，可以让孩子动手实践，锻炼他们的动手能力，同时通过编程，可以培养孩子的逻辑思维和解决问题的能力。

其次，学习机器人课程可以培养孩子的团队合作精神。在机器人课程中，通常会有团队合作的环节，孩子们需要相互配合，共同完成任务。这不仅可以锻炼他们的团队合作能力，还可以培养他们的沟通能力和领导能力。

另外，学习机器人课程还可以激发孩子对科技的兴趣。现代社会对科技人才的需求越来越大，学习机器人课程可以让孩子在早期就接触到科技，激发他们对科技的兴趣，为将来的发展奠定基础。

此外，学习机器人课程还可以培养孩子的创造力和想象力。在机器人课程中，孩子可以自己搭建、设计机器人，这可以锻炼他们的创造力，培养他们的想象力，让他们在动手动脑的过程中不断发现乐趣。

如何选择机器人课程

在选择机器人课程时，家长需要注意一些方面。首先要看课程设置是否科学合理。一个好的机器人课程应该有明确的目标和实际的内容，同时要符合孩子的年龄和学习能力，循序渐进地教导。

其次要看师资力量。优秀的师资力量是一个好的课程的关键。一位优秀的老师不仅能够传授知识，还能够激发孩子对学习的兴趣，帮助他们解决问题，引导他们探索更多可能。

另外要看教学设施和教学方法。一个好的机器人课程应该有先进的教学设备和创新的教学方法，让孩子能够在愉快的学习氛围中学习，激发他们的学习兴趣。

最后，要看课程的实际效果。家长可以通过观摩课程、咨询其他家长的意见、了解机构的声誉等方式来了解一个机器人课程的实际效果。只有课程真正适合孩子，才能取得好的学习效果。

结语

学习机器人课程对孩子的成长有着积极的影响，可以培养他们的动手能力、逻辑思维、团队合作精神、科技兴趣、创造力和想象力等多方面能力。家长们在选择机器人课程时，需要根据孩子的兴趣和能力来选择合适的时机和课程，以期获得最好的学习效果。

八、机器人工程导论课的结课论文该怎么写？

机器人论文分享 共计11篇

Robotics相关(11篇)[1] Natural Language Robot Programming: NLP integrated with autonomous robotic grasping

标题：自然语言机器人编程：NLP与自主机器人抓取集成

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02993

发表或投稿：IROS

代码：未开源

作者：Muhammad Arshad Khan, Max Kenney, Jack Painter, Disha Kamale, Riza Batista-Navarro, Amir Ghalamzan-E内容概述：这篇论文提出了一种基于语法的机器人编程自然语言框架，专注于实现特定任务，如物品 pick-and-place 操作。该框架使用自定义的 action words 字典扩展 vocabulary，通过使用谷歌 Speech-to-Text API 将口头指令转换为文本，并使用该框架获取机器人 joint space trajectory。该框架在模拟和真实世界中进行了验证，使用一个带有校准相机和麦克风的 Franka Panda 机器人臂进行实验。实验参与者使用口头指令完成 pick-and-place 任务，指令被转换为文本并经过该框架处理，以获取机器人的 joint space trajectory。结果表明该框架具有较高的系统 usability 评分。该框架不需要依赖 Transfer Learning 或大规模数据集，可以轻松扩展词汇表。未来，计划通过用户研究比较该框架与其他人类协助 pick-and-place 任务的方法。摘要：In this paper, we present a grammar-based natural language framework for robot programming, specifically for pick-and-place tasks. Our approach uses a custom dictionary of action words, designed to store together words that share meaning, allowing for easy expansion of the vocabulary by adding more action words from a lexical database. We validate our Natural Language Robot Programming (NLRP) framework through simulation and real-world experimentation, using a Franka Panda robotic arm equipped with a calibrated camera-in-hand and a microphone. Participants were asked to complete a pick-and-place task using verbal commands, which were converted into text using Google's Speech-to-Text API and processed through the NLRP framework to obtain joint space trajectories for the robot. Our results indicate that our approach has a high system usability score. The framework's dictionary can be easily extended without relying on transfer learning or large data sets. In the future, we plan to compare the presented framework with different approaches of human-assisted pick-and-place tasks via a comprehensive user study.

[2] ETPNav: Evolving Topological Planning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments

标题：ETPNav：连续环境下视觉语言导航的进化拓扑规划

链接：https://arxiv.org/abs/2304.03047

发表或投稿：无

代码：https://github.com/MarSaKi/ETPNav.

作者：Dong An, Hanqing Wang, Wenguan Wang, Zun Wang, Yan Huang, Keji He, Liang Wang内容概述：这篇论文探讨了开发视觉语言导航在连续环境中的人工智能代理的挑战，该代理需要遵循指令在环境中前进。该论文提出了一种新的导航框架ETPNav，该框架专注于两个关键技能：1) 抽象环境并生成长期导航计划，2) 在连续环境中避免障碍。该框架通过在线拓扑规划环境，预测路径上的点，在没有环境经验的情况下构建环境地图。该框架将导航过程分解为高级别规划和低级别控制。同时，ETPNav使用Transformer模型 cross-modal planner 生成导航计划，基于拓扑地图和指令。框架使用避免障碍控制器，通过 trial-and-error 启发式方法来避免陷入障碍物。实验结果表明，ETPNav在 R2R-CE 和RxR-CE 数据集上取得了10%和20%的性能提升。代码已开源，可访问 https://github.com/MarSaKi/ETPNav。摘要：Vision-language navigation is a task that requires an agent to follow instructions to navigate in environments. It becomes increasingly crucial in the field of embodied AI, with potential applications in autonomous navigation, search and rescue, and human-robot interaction. In this paper, we propose to address a more practical yet challenging counterpart setting - vision-language navigation in continuous environments (VLN-CE). To develop a robust VLN-CE agent, we propose a new navigation framework, ETPNav, which focuses on two critical skills: 1) the capability to abstract environments and generate long-range navigation plans, and 2) the ability of obstacle-avoiding control in continuous environments. ETPNav performs online topological mapping of environments by self-organizing predicted waypoints along a traversed path, without prior environmental experience. It privileges the agent to break down the navigation procedure into high-level planning and low-level control. Concurrently, ETPNav utilizes a transformer-based cross-modal planner to generate navigation plans based on topological maps and instructions. The plan is then performed through an obstacle-avoiding controller that leverages a trial-and-error heuristic to prevent navigation from getting stuck in obstacles. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method. ETPNav yields more than 10% and 20% improvements over prior state-of-the-art on R2R-CE and RxR-CE datasets, respectively. Our code is available at https://github.com/MarSaKi/ETPNav.

[3] Object-centric Inference for Language Conditioned Placement: A Foundation Model based Approach

标题：语言条件放置的以对象为中心的推理：一种基于基础模型的方法

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02893

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Zhixuan Xu, Kechun Xu, Yue Wang, Rong Xiong内容概述：这篇论文探讨了语言条件物体放置的任务，该任务要求机器人满足语言指令中的空间关系约束。以前的工作基于规则语言解析或场景中心的视觉表示，这些工作对指令和参考物体的形式有限制，或者需要大量的训练数据。本文提出了一种基于对象中心的 frameworks，使用 foundation 模型来 ground reference 物体和空间关系，从而进行物体放置，这种方法更高效、更可扩展。实验结果表明，该模型在物体放置任务中的成功率高达97.75%，并且只需要 ~0.26M trainable 参数，同时还可以更好地泛化到未知的物体和指令。同时，该模型使用仅有25%的训练数据，仍然击败了 top competing approach。摘要：We focus on the task of language-conditioned object placement, in which a robot should generate placements that satisfy all the spatial relational constraints in language instructions. Previous works based on rule-based language parsing or scene-centric visual representation have restrictions on the form of instructions and reference objects or require large amounts of training data. We propose an object-centric framework that leverages foundation models to ground the reference objects and spatial relations for placement, which is more sample efficient and generalizable. Experiments indicate that our model can achieve a 97.75% success rate of placement with only ~0.26M trainable parameters. Besides, our method generalizes better to both unseen objects and instructions. Moreover, with only 25% training data, we still outperform the top competing approach.

[4] DoUnseen: Zero-Shot Object Detection for Robotic Grasping

标题：DoUnseen：机器人抓取的零样本目标检测

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02833

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Anas Gouda, Moritz Roidl内容概述：这篇论文探讨了在没有任何数据或大量对象的情况下如何进行对象检测。在这种情况下，每个具体对象代表其自己的类别，每个类别都需要单独处理。这篇论文探讨了如何在“未知数量”的对象和“增加类别”的情况下进行对象检测，并且如何在不需要训练的情况下进行对象分类。该论文的主要目标是开发一种零-shot object detection系统，不需要训练，只需要拍摄几个图像就可以添加新的对象类别。论文提出了一种将对象检测分解成两个步骤的方法，通过将零-shot object segmentation网络和零-shot classifier组合在一起来实现。该方法在 unseen 数据集上进行了测试，并与一个经过训练的 Mask R-CNN 模型进行了比较。结果表明，该零-shot object detection 系统的性能取决于环境设置和对象类型。该论文还提供了一个代码库，可以用于使用该库进行零-shot object detection。摘要：How can we segment varying numbers of objects where each specific object represents its own separate class? To make the problem even more realistic, how can we add and delete classes on the fly without retraining? This is the case of robotic applications where no datasets of the objects exist or application that includes thousands of objects (E.g., in logistics) where it is impossible to train a single model to learn all of the objects. Most current research on object segmentation for robotic grasping focuses on class-level object segmentation (E.g., box, cup, bottle), closed sets (specific objects of a dataset; for example, YCB dataset), or deep learning-based template matching. In this work, we are interested in open sets where the number of classes is unknown, varying, and without pre-knowledge about the objects' types. We consider each specific object as its own separate class. Our goal is to develop a zero-shot object detector that requires no training and can add any object as a class just by capturing a few images of the object. Our main idea is to break the segmentation pipelines into two steps by combining unseen object segmentation networks cascaded by zero-shot classifiers. We evaluate our zero-shot object detector on unseen datasets and compare it to a trained Mask R-CNN on those datasets. The results show that the performance varies from practical to unsuitable depending on the environment setup and the objects being handled. The code is available in our DoUnseen library repository.

[5] Core Challenges in Embodied Vision-Language Planning

标题：具象视觉语言规划的核心挑战

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02738

发表或投稿：JAIR

代码：未开源

作者：Jonathan Francis, Nariaki Kitamura, Felix Labelle, Xiaopeng Lu, Ingrid Navarro, Jean Oh内容概述：这篇论文主要讨论了在现代人工智能领域，计算机视觉、自然语言处理和机器人学等多个领域交叉的挑战，包括EVLP任务。EVLP任务是一个涉及身体感知、机器翻译和物理环境交互的复杂任务，它需要结合计算机视觉和自然语言处理来提高机器人在物理环境中的交互能力。这篇论文提出了EVLP任务的 taxonomic 总结，对当前的方法、新的算法、metrics、Simulators和数据集进行了详细的分析和比较。最后，论文介绍了新任务需要应对的核心挑战，并强调了任务设计的重要性，以促进模型的可泛化性和实现在真实世界中的部署。摘要：Recent advances in the areas of Multimodal Machine Learning and Artificial Intelligence (AI) have led to the development of challenging tasks at the intersection of Computer Vision, Natural Language Processing, and Robotics. Whereas many approaches and previous survey pursuits have characterised one or two of these dimensions, there has not been a holistic analysis at the center of all three. Moreover, even when combinations of these topics are considered, more focus is placed on describing, e.g., current architectural methods, as opposed to also illustrating high-level challenges and opportunities for the field. In this survey paper, we discuss Embodied Vision-Language Planning (EVLP) tasks, a family of prominent embodied navigation and manipulation problems that jointly leverage computer vision and natural language for interaction in physical environments. We propose a taxonomy to unify these tasks and provide an in-depth analysis and comparison of the current and new algorithmic approaches, metrics, simulators, and datasets used for EVLP tasks. Finally, we present the core challenges that we believe new EVLP works should seek to address, and we advocate for task construction that enables model generalisability and furthers real-world deployment.

[6] Learning Stability Attention in Vision-based End-to-end Driving Policies

标题：基于视觉的端到端驱动策略中的学习稳定性注意

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02733

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Tsun-Hsuan Wang, Wei Xiao, Makram Chahine, Alexander Amini, Ramin Hasani, Daniela Rus内容概述：这篇论文提出了使用控制 Lyapunov 函数(CLFs)来为 Vision-based 的 end-to-end 驾驶策略添加稳定性，并使用稳定性 attention 在 CLFs 中引入稳定性，以应对环境变化和提高学习灵活性。该方法还提出了 uncertainty propagation 技术，并将其紧密集成在att-CLFs 中。该方法在 photo-realistic Simulator 和 real full-scale autonomous vehicle 中证明了att-CLFs 的有效性。摘要：Modern end-to-end learning systems can learn to explicitly infer control from perception. However, it is difficult to guarantee stability and robustness for these systems since they are often exposed to unstructured, high-dimensional, and complex observation spaces (e.g., autonomous driving from a stream of pixel inputs). We propose to leverage control Lyapunov functions (CLFs) to equip end-to-end vision-based policies with stability properties and introduce stability attention in CLFs (att-CLFs) to tackle environmental changes and improve learning flexibility. We also present an uncertainty propagation technique that is tightly integrated into att-CLFs. We demonstrate the effectiveness of att-CLFs via comparison with classical CLFs, model predictive control, and vanilla end-to-end learning in a photo-realistic simulator and on a real full-scale autonomous vehicle.

[7] Real-Time Dense 3D Mapping of Underwater Environments

标题：水下环境的实时密集三维映射

链接：https://arxiv.org/abs/2304.02704

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Weihan Wang, Bharat Joshi, Nathaniel Burgdorfer, Konstantinos Batsos, Alberto Quattrini Li, Philippos Mordohai, Ioannis Rekleitis内容概述：这篇论文探讨了如何在实时的情况下对资源受限的自主水下飞行器进行Dense 3DMapping。水下视觉引导操作是最具挑战性的，因为它们需要在外部力量的作用下进行三维运动，并且受限于有限的 visibility，以及缺乏全球定位系统。在线密集3D重建对于避免障碍并有效路径规划至关重要。自主操作是环境监测、海洋考古、资源利用和水下 cave 探索的关键。为了解决这一问题，我们提出了使用SVIIn2，一种可靠的视觉导航方法，并结合实时3D重建管道。我们进行了广泛的评估，测试了四种具有挑战性的水下数据集。我们的管道在CPU上以高帧率运行，与最先进的 offline 3D重建方法 COLMAP 相当。摘要：This paper addresses real-time dense 3D reconstruction for a resource-constrained Autonomous Underwater Vehicle (AUV). Underwater vision-guided operations are among the most challenging as they combine 3D motion in the presence of external forces, limited visibility, and absence of global positioning. Obstacle avoidance and effective path planning require online dense reconstructions of the environment. Autonomous operation is central to environmental monitoring, marine archaeology, resource utilization, and underwater cave exploration. To address this problem, we propose to use SVIn2, a robust VIO method, together with a real-time 3D reconstruction pipeline. We provide extensive evaluation on four challenging underwater datasets. Our pipeline produces comparable reconstruction with that of COLMAP, the state-of-the-art offline 3D reconstruction method, at high frame rates on a single CPU.

[8] Conformal Quantitative Predictive Monitoring of STL Requirements for Stochastic Processes

标题：随机过程STL需求的保形定量预测监测

链接：https://arxiv.org/abs/2211.02375

发表或投稿：无

代码：未开源

作者：Francesca Cairoli, Nicola Paoletti, Luca Bortolussi内容概述：这篇论文探讨了预测监控(PM)的问题，即预测当前系统的状态是否满足某个想要的特性的所需的条件。由于这对 runtime 安全性和在线控制至关重要，因此需要 PM 方法高效地预测监控，同时提供正确的保证。这篇论文介绍了 quantitative predictive monitoring (QPM)，它是第一个支持随机过程和 rich specifications 的 PM 方法，可以在运行时预测满足要求的 quantitative (即 robust) STL 语义。与大多数预测方法不同的是，QPM 预测了满足要求的 quantitative STL 语义，并提供了计算高效的预测 intervals，并且具有 probabilistic 保证，即预测的 STL robustness 值与系统在运行时的表现有关，这可以任意地覆盖系统在运行时的 STL robustness 值。使用机器学习方法和最近的进步在 quantile regression 方面的应用，这篇论文避免了在运行时进行 Monte- Carlo 模拟以估计预测 intervals 的开销。论文还展示了如何将我们的 monitor 组合成 compositional 的，以处理复杂的组合公式，同时保持正确的保证。这篇论文证明了 QPM 对四个不同复杂度离散时间随机过程的有效性和 scalability。摘要：We consider the problem of predictive monitoring (PM), i.e., predicting at runtime the satisfaction of a desired property from the current system's state. Due to its relevance for runtime safety assurance and online control, PM methods need to be efficient to enable timely interventions against predicted violations, while providing correctness guarantees. We introduce \textit{quantitative predictive monitoring (QPM)}, the first PM method to support stochastic processes and rich specifications given in Signal Temporal Logic (STL). Unlike most of the existing PM techniques that predict whether or not some property $φ$ is satisfied, QPM provides a quantitative measure of satisfaction by predicting the quantitative (aka robust) STL semantics of $φ$. QPM derives prediction intervals that are highly efficient to compute and with probabilistic guarantees, in that the intervals cover with arbitrary probability the STL robustness values relative to the stochastic evolution of the system. To do so, we take a machine-learning approach and leverage recent advances in conformal inference for quantile regression, thereby avoiding expensive Monte-Carlo simulations at runtime to estimate the intervals. We also show how our monitors can be combined in a compositional manner to handle composite formulas, without retraining the predictors nor sacrificing the guarantees. We demonstrate the effectiveness and scalability of QPM over a benchmark of four discrete-time stochastic processes with varying degrees of complexity.

[9] Real2Sim2Real Transfer for Control of Cable-driven Robots via a Differentiable Physics Engine

标题：通过可微分物理引擎控制缆索驱动机器人的Real2Sim2Real Transfer

链接：https://arxiv.org/abs/2209.06261

发表或投稿：IROS

代码：未开源

作者：Kun Wang, William R. Johnson III, Shiyang Lu, Xiaonan Huang, Joran Booth, Rebecca Kramer-Bottiglio, Mridul Aanjaneya, Kostas Bekris内容概述：这篇论文介绍了一种名为“Real2Sim2Real (R2S2R)”的 Transfer for Control of Cable-driven Robots方法，该方法基于一种不同的物理引擎，该引擎可以在基于真实机器人的数据上进行训练。该引擎使用 offline 测量物理属性(例如机器人组件的重量和几何形状)，并使用随机控制策略观察轨迹。这些数据将用于训练引擎，并使其能够发现直接适用于真实机器人的 locomotion policies。该方法还介绍了计算接触点的非零梯度、一个用于匹配 tensegrity locomotion gaits 的 loss 函数以及一种 trajectory Segmentation 技术，这些技术可以避免在训练期间梯度评估冲突。在实际应用中，作者展示了多次 R2S2R 过程对于 3-bar tensegrity 机器人的 Transfer，并评估了该方法的性能。摘要：Tensegrity robots, composed of rigid rods and flexible cables, exhibit high strength-to-weight ratios and significant deformations, which enable them to navigate unstructured terrains and survive harsh impacts. They are hard to control, however, due to high dimensionality, complex dynamics, and a coupled architecture. Physics-based simulation is a promising avenue for developing locomotion policies that can be transferred to real robots. Nevertheless, modeling tensegrity robots is a complex task due to a substantial sim2real gap. To address this issue, this paper describes a Real2Sim2Real (R2S2R) strategy for tensegrity robots. This strategy is based on a differentiable physics engine that can be trained given limited data from a real robot. These data include offline measurements of physical properties, such as mass and geometry for various robot components, and the observation of a trajectory using a random control policy. With the data from the real robot, the engine can be iteratively refined and used to discover locomotion policies that are directly transferable to the real robot. Beyond the R2S2R pipeline, key contributions of this work include computing non-zero gradients at contact points, a loss function for matching tensegrity locomotion gaits, and a trajectory segmentation technique that avoids conflicts in gradient evaluation during training. Multiple iterations of the R2S2R process are demonstrated and evaluated on a real 3-bar tensegrity robot.

[10] ConDA: Unsupervised Domain Adaptation for LiDAR Segmentation via Regularized Domain Concatenation

标题：ConDA：通过正则化域连接进行LiDAR分割的无监督域自适应

链接：https://arxiv.org/abs/2111.15242

发表或投稿：ICRA

代码：未开源

作者：Lingdong Kong, Niamul Quader, Venice Erin Liong内容概述：这篇论文提出了一种基于 Regularized Domain concatenation 的 Unsupervised Domain adaptation 方法，用于将来自 source 领域的标记数据 learned 到 target 领域的 raw 数据上，以进行无监督 domain 转换(UDA)。方法主要包括构建一个混合 domain 并使用来自 source 和 target 领域的精细交互信号进行 self-training。在 self-training 过程中，作者提出了 anti-alias regularizer 和 entropy aggregator 来减少 aliasing artifacts 和 noisy pseudo labels 的影响，从而提高 source 和 target 领域的训练效率和 self-training 效果。实验结果表明，ConDA 在 mitigating domain gaps 方面比先前的方法更有效。摘要：Transferring knowledge learned from the labeled source domain to the raw target domain for unsupervised domain adaptation (UDA) is essential to the scalable deployment of autonomous driving systems. State-of-the-art methods in UDA often employ a key idea: utilizing joint supervision signals from both source and target domains for self-training. In this work, we improve and extend this aspect. We present ConDA, a concatenation-based domain adaptation framework for LiDAR segmentation that: 1) constructs an intermediate domain consisting of fine-grained interchange signals from both source and target domains without destabilizing the semantic coherency of objects and background around the ego-vehicle; and 2) utilizes the intermediate domain for self-training. To improve the network training on the source domain and self-training on the intermediate domain, we propose an anti-aliasing regularizer and an entropy aggregator to reduce the negative effect caused by the aliasing artifacts and noisy pseudo labels. Through extensive studies, we demonstrate that ConDA significantly outperforms prior arts in mitigating domain gaps.

[11] OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework

标题：OpenVSLAM：一个通用的可视化SLAM框架

链接：https://arxiv.org/abs/1910.01122

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作者：Shinya Sumikura, Mikiya Shibuya, Ken Sakurada内容概述：这篇论文介绍了OpenVSLAM，一个具有高度易用性和扩展性的 visual SLAM框架。Visual SLAM系统对于AR设备、机器人和无人机的自主控制至关重要。然而，传统的开源视觉SLAM框架没有足够的灵活性，无法从第三方程序中调用库。为了解决这个问题，作者开发了一种新的视觉SLAM框架。该软件设计为易于使用和扩展，包括多个有用的功能和函数，用于研究和开发。摘要：In this paper, we introduce OpenVSLAM, a visual SLAM framework with high usability and extensibility. Visual SLAM systems are essential for AR devices, autonomous control of robots and drones, etc. However, conventional open-source visual SLAM frameworks are not appropriately designed as libraries called from third-party programs. To overcome this situation, we have developed a novel visual SLAM framework. This software is designed to be easily used and extended. It incorporates several useful features and functions for research and development.

九、男孩学习编程的优势？

男孩子的逻辑能力会比较好，对编程有优势

十、揭秘科技论文写作这门课的学习收获

科技论文写作这门课学到什么

在现代科技飞速发展的时代，科技论文的撰写和发表成为科研人员必备的技能之一。为了帮助科研人员更好地掌握科技论文写作的要领，许多大学和研究机构纷纷开设了科技论文写作这门课程。那么，参加科技论文写作这门课究竟能学到什么呢？本文将揭秘科技论文写作这门课的学习收获。

系统学习科技论文写作的基本原则

科技论文写作这门课程从理论到实践，系统地介绍了科技论文写作的基本原则。学生将学习如何明确研究问题和目标、如何撰写清晰的引言与背景、如何设计科学实验和分析数据、如何进行有效的讨论和结论等等。通过对科技论文写作的基本原则的学习，学生能够更好地组织和展示研究成果，提高科技论文的质量和影响力。

培养科技论文写作的技能和技巧

除了学习基本原则之外，科技论文写作这门课还重点培养学生科技论文写作的技能和技巧。学生将学习如何选择适合的写作风格和语言、如何进行文献综述和引用、如何进行科技文献的查找和筛选等等。通过对科技论文写作技能和技巧的培养，学生能够更加熟练地运用各种写作工具和方法，提高科技论文的可读性和表达能力。

了解科技论文写作的最新趋势和要求

科技论文写作这门课还会介绍科技论文写作的最新趋势和要求。学生将学习如何把握科技论文写作的前沿动态、如何关注科技论文写作的热点问题、如何适应科技论文写作的规范要求等等。通过对科技论文写作的最新趋势和要求的了解，学生能够更好地跟进科技论文领域的发展，提高科技论文的可靠性和创新性。

结语

科技论文写作这门课不仅能够帮助科研人员提升科技论文写作的能力和水平，还能够培养科研人员的科学思维和学术观念。通过参加科技论文写作这门课，学生能够系统学习科技论文写作的基本原则，培养科技论文写作的技能和技巧，了解科技论文写作的最新趋势和要求。希望本文能够为科研人员进一步了解科技论文写作这门课的学习收获提供参考，并对读者在科技论文写作方面的学习和实践产生帮助。

感谢您阅读本文，希望通过本文，您能更好地了解科技论文写作这门课程所能带来的学习收获和实践指导，提高您的科技论文写作能力，为科研事业做出更大的贡献。